什麼是文件分析多模態模型？
文件分析多模態模型是專門的視覺語言模型 (VLMs)，它們結合了自然語言處理與電腦視覺，以理解和分析複雜文件。這些模型能夠處理文件內多樣的視覺內容，包括文字、圖表、表格、圖解和版面配置，從中擷取結構化資訊並提供智慧洞察。它們擅長處理發票處理、表單理解、圖表分析以及將視覺文件轉換為可操作資料等任務，對於希望自動化文件工作流程並增強資訊擷取能力的企業而言，是不可或缺的工具。
GLM-4.5V
GLM-4.5V 是智譜 AI 發布的最新一代視覺語言模型，總參數達 106B，採用專家混合 (MoE) 架構，啟用參數為 12B。該模型在處理包括長文件在內的多樣化視覺內容方面表現出色，在 41 個公開多模態基準測試中達到頂尖效能。它採用創新的 3D 旋轉位置編碼 (3D-RoPE) 和「思考模式」切換功能，以實現靈活的推理方法。
GLM-4.5V：頂級文件分析的強大引擎
GLM-4.5V 以其 106B 參數的 MoE 架構代表了文件分析的尖端技術，以較低的推論成本提供卓越的效能。該模型能以極高的準確性處理複雜的文件、圖像、影片和長篇內容。其創新的 3D-RoPE 技術增強了對空間關係的理解，這對於文件版面分析至關重要。靈活的「思考模式」讓使用者能夠在速度和深度推理之間取得平衡，使其既適用於快速文件處理，也適用於需要詳細理解的複雜分析任務。
優點
- 在 41 個多模態基準測試中達到頂尖效能。
- MoE 架構提供卓越的效率和成本效益。
- 進階的 3D 空間關係理解能力，適用於複雜版面。
缺點
- 由於功能進階，輸出定價較高。
- 模型規模較大，可能需要大量計算資源。
我們喜愛它的原因
- 它提供無與倫比的文件分析能力和靈活的推理模式，非常適合企業級文件處理工作流程。
GLM-4.1V-9B-Thinking
GLM-4.1V-9B-Thinking 是由智譜 AI 和清華大學 KEG 實驗室聯合發布的開源視覺語言模型。這個 9B 參數的模型引入了「思考範式」並結合強化學習，其效能可與體積大得多的 72B 模型相媲美。它在長文件理解方面表現出色，並能處理高達 4K 解析度且任意長寬比的圖像。
GLM-4.1V-9B-Thinking：高效文件推理的冠軍
GLM-4.1V-9B-Thinking 以其精簡的 9B 參數套件提供卓越效能，徹底改變了文件分析。該模型創新的「思考範式」透過課程取樣強化學習 (RLCS) 得到增強，能夠對複雜文件進行精密的推理。儘管尺寸較小，它在 18 個基準測試中與或超越了更大的 72B 模型，使其成為長文件理解、STEM 問題解決以及處理高達 4K 解析度且具備靈活長寬比的高解析度文件的理想選擇。
優點
- 卓越的效能與尺寸比，可與 72B 模型競爭。
- 進階的「思考範式」，適用於複雜文件推理。
- 支援 4K 解析度及任意長寬比的文件。
缺點
- 參數數量少於頂級替代方案。
- 對於高度專業化的文件類型，可能需要進行微調。
我們喜愛它的原因
- 它在一個精簡、具成本效益的套件中提供了卓越的文件分析效能，並透過創新的思考範式與體積大得多的模型相抗衡。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct
Qwen2.5-VL-32B-Instruct 是來自 Qwen 團隊的多模態大型語言模型，具備強大的能力來分析圖像中的文字、圖表、圖示、圖形和版面配置。它能作為具備工具推理能力的視覺代理，並能準確定位物件，為發票和表格生成結構化輸出，並透過強化學習增強了數學和問題解決能力。
Qwen2.5-VL-32B-Instruct：結構化文件處理專家
Qwen2.5-VL-32B-Instruct 專精於全面的文件分析，在文字辨識、圖表解讀和版面理解方面具有卓越的能力。該模型擅長從發票和表格等複雜文件中生成結構化輸出，使其在業務流程自動化中極具價值。透過強化學習的增強，它提供了卓越的數學推理和問題解決能力，而其視覺代理功能則能夠實現動態的工具互動和文件內精確的物件定位。
優點
- 在為發票和表格生成結構化輸出方面表現出色。
- 進階的圖表、圖示和圖形分析能力。
- 具備工具推理功能的視覺代理。
缺點
- 與某些替代方案相比，上下文長度較短。
- 輸入和輸出定價相同，對於大量讀取任務可能成本效益較低。
我們喜愛它的原因
- 它擅長將複雜的視覺文件轉換為結構化、可操作的資料，非常適合業務自動化和文件處理工作流程。
文件分析模型比較
在此表格中，我們比較了2025年領先的文件分析多模態模型，每一款在處理複雜視覺文件方面都具有獨特的優勢。GLM-4.5V 提供具備靈活推理模式的頂級功能，GLM-4.1V-9B-Thinking 提供卓越的效率和思考範式，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 則專精於結構化輸出生成。此比較可幫助您根據文件分析需求和預算選擇合適的模型。
| 編號 | 模型 | 開發者 | 子類型 | SiliconFlow 定價 | 核心優勢 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5V | 智譜 AI | 視覺語言模型 | 每百萬 Tokens $0.14-$0.86 | 頂級多模態效能 |
| 2 | GLM-4.1V-9B-Thinking | THUDM | 視覺語言模型 | 每百萬 Tokens $0.035-$0.14 | 高效的思考範式 |
| 3 | Qwen2.5-VL-32B-Instruct | Qwen2.5 | 視覺語言模型 | 每百萬 Tokens $0.27 | 結構化輸出生成 |
常見問題
我們2025年文件分析的前三名是 GLM-4.5V、GLM-4.1V-9B-Thinking 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct。每個模型在文件處理的不同方面都表現出色，從頂級的多模態效能到高效的推理和結構化輸出生成。
GLM-4.5V 最適合需要靈活推理的全面、高準確性文件分析。GLM-4.1V-9B-Thinking 在具備進階思考能力且具成本效益的長文件處理方面表現出色。Qwen2.5-VL-32B-Instruct 則非常適合從需要精確資料擷取的發票、表格和表單中生成結構化輸出。